Kerentanan airtanah dapat memberikan ukuran seberapa mudah zat pencemar di permukaan tanah mencapai akuifer. Sebagian besar masyarakat DAS Cijurey masih menggunakan airtanah sebagai sumber air utama. Sementara itu, lokasi tempat tinggal penduduk berada dekat dengan sawah sehingga airtanah yang digunakan berpotensi tercemar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pola spasial kerentanan airtanah dangkal dan mengetahui hubungannya dengan konsentrasi nitrat di wilayah penelitian. Penelitian ini menggunakan model DRASTIC-LU dan VLDA. Kerentanan model DRASTIC-LU terbesar adalah dengan kerentanan sedang sebesar 42,62%. Kelas kerentanan VLDA terbesar adalah dengan kerentanan sedang sebesar 55,98%. Wilayah dengan kerentanan tinggi dan sangat tinggi menurut kedua model berada di wilayah permukiman dengan lereng landai (<12%). Model kerentanan DRASTIC-LU dan VLDA memiliki kesesuaian kelas kerentanan seluas 840,77 ha atau 54,31%. Konsentrasi nitrat di DAS Cijurey memiliki konsentrasi nol sampai 29,7 mg/L. Airtanah dengan konsentrasi di atas standar baku mutu berada di wilayah permukiman dan sawah. yang berasal dari limbah kotoran, sistem septik, dan pemupukan. Berdasarkan analisis regresi dari indeks DRASTIC-LU dan VLDA dengan konsentrasi nitrat, terdapat pengaruh signifikan antara indeks kerentanan terhadap konsentrasi nitrat. Indeks DRASTIC-LU mempengaruhi konsentrasi nitrat sebesar 56,37% dan VLDA mempengaruhi konsentrasi nitrat sebesar dan 33,62%.
Groundwater vulnerability provides a measure of how easily contaminants at ground level reach aquifers. Most Cijurey watershed communities still use groundwater as the main water source. However, the location of residence is near to the rice fields so that the groundwater used is potentially polluted. This study aims to determine the spatial pattern of shallow groundwater vulnerability and determine its relationship to nitrate concentrations. This study uses the DRASTIC-LU and VLDA models. The highest vulnerability of the DRASTIC-LU model is with a moderate vulnerability of 42.62%. The highest VLDA vulnerability class is with a moderate vulnerability of 55,98%. Areas with high and very high vulnerability according to both models are in the northern part of the Cijurey watershed which is a residential area with slopes of less than 12%. The DRASTIC-LU and VLDA vulnerability models have suitable vulnerability class of 840.77 ha or 54.31%. Nitrate concentrations in the Cijurey watershed have concentrations of zero to 29.7 mg / L. Groundwater with concentrations above the quality standard is in the residential and rice fields, which comes from sewage, septic, and fertilization systems. Based on the regression analysis, there is a significant influence between the vulnerability index on nitrate concentrations. DRASTIC-LU index affects the nitrate concentration by 56.37% and VLDA affects the nitrate concentration by 33.62%.
"Majalengka adalah salah satu kabupaten di Indonesia yang termasuk daerah rentan terjadi tanah longsor. Tanah longsor di Kabupaten Majalengka menyebabkan kerugian yang sangat besar seperti kerusakan infrastruktur, kehilangan harta benda, hingga jatuhnya korban jiwa. Melihat dampak kerugian tersebut perlu dilakukan upaya mitigasi untuk mengurangi resiko dan kerugian dengan cara pembuatan peta rentan longsor. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan wilayah rentan tanah longsor dan sebagai salah satu acuan untuk pemerintah dan instansi terkait guna mengurangi kerugian yang ditimbulkan. Metode yang digunakan adalah overlay menggunakan Spatial Multi Criteria Evaluation (SMCE), dengan menggunakan nilai pembobotan yang bersumber dari Peraturan Menteri PU NO.22/PRT/M/2007, Puslittanak Bogor (2014) dan Direktorat Vulkanologi dan Mitigasi Bencana (2004). Kemudian dilakukan perbandingan dari sumber tersebut untuk mengetahui nilai pembobotan dengan akurasi tertinggi. Adapun variabel yang digunakan lereng, curah hujan, jenis tanah, litologi, dan penggunaan tanah. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa wilayah kerentanan tanah longsor di bagi menjadi wilayah tidak rentan, rendah, sedang, tinggi dan Kabupaten Majalengka di dominasi oleh tingkat kerentanan sedang. Untuk nilai akurasi peta kerentanan tanah longsor yang dihasilkan sumber nilai pembobotan dari Peraturan Menteri PU NO.22/PRT/M/2007 memiliki nilai akurasi paling tinggi sebesar 76%. Untuk pembobotan dari Puslittanak Bogor (2004) nilai akurasi 73%, sedangkan sumber pembobotan dari DVMBG (2004) memiliki nilai akurasi 69%.
Majalengka is one of the regencies in Indonesia which is considered as an area susceptibility to landslides. There were 67 landslides in 2019 causing damage to infrastructure, loss of property, and death. Seeing the impact of these losses it is necessary to mitigate efforts to reduce risks and losses by making landslide susceptibility maps. This study aims to map landslide susceptibility areas based on Geographic Information Systems (GIS) with overlays using the Spatial Multi-Criteria Evaluation (SMCE) method. The variables used slope, rainfall, soil type, lithology, and land use by comparing weighting values based on overlays, with values sourced from the Minister of Public Works Regulation NO.22 / PRT / M / 2007, Puslittanak Bogor (2014) and the Directorate of Volcanology and Disaster Mitigation (2004). The results of this study indicate that landslide susceptibility areas are divided into very low, low, moderate, high areas. For accuracy values on each landslide susceptibility map produced by the weighting value source of research, Minister of Public Works Regulation NO.22 / PRT / M / 2007 has the highest accuracy value of 76%. Weighting from Puslittanak Bogor (2004) the accuracy value is 73%, while the weighting source from DVMBG (2004) has an accuracy value of 69%.
"Kelembaban tanah merupakan kebutuhan dasar untuk pertumbuhan dan perkembangan tanaman, dan informasi kelembaban tanah regional diperlukan untuk tujuan pertanian. Pemanfaatan data satelit merupakan salah satu alternatif untuk mendapatkan informasi kelembaban tanah di suatu wilayah. DAS Cirasea dipilih sebagai daerah penelitian karena mempunyai lahan pertanian yang luas dan intensif. Tujuan penelitian ini adalah menganalis pola spasial kelembaban tanah dan sebaran wilayah kering dan hubungannya dengan kondisi fisik wilayah. Data kelembaban tanah diperolah melalui proses pengolahan data Citra Landsat 8 menggunakan metode Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) selama periode musim kemarau (Mei-Oktober) 2019. Pengukuran kelembaban tanan secara langsung di lapangan juga dilakukan pada bulan Agustus 2019 menggunakan alat Soil Moisture Meter. Kelembaban tanah di DAS Cirasea menunjukan pola yang seragam selama periode musim kemarau tahun 2019. Wilayah kelembaban tanah basah tersebar mengelompok pada wilayah ketinggian >1500 dan berasosiasi dengan penggunaan tanah hutan dan perkebunan, sedangkan wilayah dengan kelembaban tanah kering tersebar tidak beraturan pada ketinggian 500 – 2000 dan berasoiasi dengan penggunaan tanah tegalan. Sebaran wilayah kering di DAS Cirasea cenderung tersebar di bagian barat hingga selatan selama periode musim kemarau. Luas wilayah kering mempunyai korelasi yang signifikan dengan jenis tanah, lereng, dan penggunaan tanah. Wilayah kering banyak tersebar pada wilayah dengan jenis tanah Andosol Coklat, wilayah lereng 8 – 13%, dan penggunaan tanah tegalan.
Soil moisture is a basic requirement for plant growth and development, and regional soil moisture information needed for agricultural purposes. Utilization of satellite data is an alternative to obtain soil moisture information in an area. Cirasea watershed was chosen as the study area because it has extensive and intensive agricultural land. This study aims to determine the spatial pattern of soil moisture and to determine the distribution of dry areas and its relationship with the physical condition. Soil moisture data processed through Landsat 8 Image using the Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) method during the dry season (May-October) 2019. Measurement of field soil moisture was also carried out in September 2019 using a Soil Moisture Meter. The results showed that soil moisture in the Cirasea watershed shows a uniform pattern during the dry season period in 2019. Areas with wet soil moisture scattered in groups at an altitude >1500 m msl and are associated with forest and plantation land use, while areas with dry soil moisture are randomly distributed altitude 500 – 2000 m msl and associated with the moor landuse. The distribution of dry areas in the Cirasea watershed tends to spread out in the west to the south during the dry season period. The dry area has a significant correlation with physical conditions such as soil type, slope, and land use. Dry areas widely distribution with brown Andosol soil types, slopes of 8-13%, and land use is a moor.
"
DAS Cirasea memiliki aktivitas pertanian yang intensif dan kondisi fisik berupa topografi dan penggunaan lahan yang bervariasi. Namun, aktivitas pertanian intensif dapat menurunkan kemampuan daya dukung lahan akibat ketidaksesuaian pengolahan lahan pertanian, sehingga menyebabkan kekritisan lahan dan erosi di DAS Cirasea. Analisis spasial variasi permeabilitas tanah merupakan salah satu upaya untuk mengetahui kemampuan tanah. Studi ini bertujuan untuk mendeskripsikan variasi spasial permeabilitas tanah dan hubungannya dengan sifat fisik tanah, serta menganalisis hubungan permeabilitas dengan topografi dan penggunaan lahan di DAS Cirasea Kabupaten Bandung. Survei lapangan dilakukan dengan pengambilan sampel tidak terganggu. Penetapan sifat permeabilitas tanah berdasarkan metode constan head. Hasil menunjukkan permeabilitas tanah di DAS Cirasea bervariasi mulai dari kelas permeabilitas 0,5 – 2,0 cm/jam (agak lambat) sampai >25,5 cm/jam (sangat cepat). Variasi permeabilitas tanah ini terutama disebabkan oleh adanya hubungan faktor sifat fisik tanah berupa pori drainase cepat. Secara spasial terdapat hubungan antara penggunaan lahan dan topografi dengan permeabilitas di wilayah dengan karakteristik tertentu. Topografi yang landai dan penggunaan lahan yang mengalami pengolahan tanah yang intensif dapat menurunkan laju permeabilitas.
Cirasea watershed has intensive agricultural activities and physical conditions in the form of varied topography and land use. However, intensive agricultural activities can reduce the carrying capacity of the land due to the mismatch of agricultural land processing, resulting criticality land and erosion in the Cirasea Watershed. The spatial analysis of soil permeability variation is an effort to determine soil capability. This study aims to describe the spatial variation of soil permeability and its relationship with soil physical properties, as well as to analyze the relationship between permeability and topography and land use in the Cirasea Watershed, Bandung Regency. The field survey was conducted with undisturbed sampling. Determination of soil permeability based on the constan head method. The results showed that soil permeability in the Cirasea Watershed varied from permeability class 0,5 - 2,0 cm/hour (slightly slow) to >25,5 cm/hour (very fast). This variation in soil permeability is mainly due to the relationship between the physical properties of the soil in the form of rapid drainage pores. Spatially there is a relationship between land use and topography with permeability in areas with certain characteristics. Sloping topography and land use with intensive tillage can reduce permeability.
"
Kabupaten Majalengka merupakan salah satu kabupaten dengan bahaya tanah longsor yang tinggi di Provinsi Jawa Barat. Sebagian besar dipengaruhi curah hujan lebat atau hujan berkepanjangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kejadian tanah longsor pada tahun 2018-2019 berdasarkan faktor fisik yang terdiri dari lereng, jenis tanah, litologi, penggunaan lahan, dan kerapatan vegetasi dengan menggunakan metode analisis K-Means Clustering. Untuk menganalisis karakteristik curah hujan yang memicu kejadian longsor pada tahun 2018-2019 dengan metode poligon Thiessen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan kejadian tanah longsor pada tahun 2018-2019 di Kabupaten Majalengka terbentuk lima klaster dengan memiliki rata–rata curah hujan saat terjadinya kejadian tanah longsor (CH H) tertinggi berada pada klaster 5 yaitu sebesar 49 mm/hari, rata-rata curah hujan kumulatif tiga hari sebelum tanah longsor (CH H-3) tertinggi berada pada klaster 4 yaitu sebesar 80 mm/hari, rata-rata curah hujan kumulatif lima hari sebelum tanah longsor (CH H-5) tertinggi berada pada klaster 3 yaitu sebesar 112 mm/hari, serta rata-rata curah hujan kumulatif sepuluh hari sebelum tanah longsor (CH H-10) tertinggi berada pada klaster 1 yaitu sebesar 174 mm/hari.
Majalengka Regency is one of the districts with a high landslide hazard in West Java Province. They are mostly affected by heavy rainfall or prolonged rain. This study aims to classify landslide events in 2018-2019 based on physical factors consisting of slopes, soil types, lithology, land use, and vegetation density using the K-Means Clustering analysis method. To analyze the characteristics of rainfall that triggered landslides in 2018-2019 using the Thiessen polygon method. The results showed that the clustering of landslide events in 2018-2019 in Majalengka Regency was formed five clusters with the highest rainfall on the D-Day average in cluster 5, which is 49 mm/day. The highest average cumulative rainfall 3 days before the landslide events was in cluster 4, which is 80 mm/day. The highest average cumulative rainfall 5 days before the landslide events was in cluster 3 is 112 mm/day. The highest average cumulative rainfall 10 days before the landslide events was in cluster 1, which is 174 mm/day.
"